5 Strategien, um Datensilos zu beseitigen und wirklich datenbasiert zu bleiben

Wenn sich jedes Team auf seine eigenen, abgekapselten Daten verlässt, kann man Entscheidungen dann wirklich datenbasiert nennen – oder handelt es sich um ein reines Glücksspiel? 

Das ist die Realität von Datensilos. Ohne einen Blick auf das Gesamtbild tappen Teams im Dunkeln und müssen sich unvollständige Informationen dazudenken. Doch Spekulationen sind keine Basis für erfolgreiche Zusammenarbeit oder fundierte Entscheidungen – und Kund:innen bekommen die schleichenden Nachwirkungen von widersprüchlichem Messaging und unstimmigen digitalen Journeys oft zu spüren.

Überlasse deine Ergebnisse nicht dem Zufall. Dieser Leitfaden beschreibt 5 praktische Strategien zur Beseitigung von Datensilos und ‑ineffizienzen, damit alle Teams leichter auf vollumfängliche, konsistente Daten zugreifen und diese in konkreten Impact übersetzen können.

Zentrale Insights

• Datensilos sind problematisch, weil sie für unvollständige und isolierte Daten sorgen, was zu ineffizienter Zusammenarbeit, schlechten Entscheidungen, mangelnder Datenzugänglichkeit und einer negativen Customer Experience führt.

• Das Durchbrechen von Datensilos erfordert eine klare Struktur, um Konsistenz in jeder Phase deiner Datenpipeline zu gewährleisten.

• Eine einheitliche Perspektive auf deine Customer Experience – gestützt durch Dashboards, Features zur Kollaboration und AI-basierte Insights – hilft jedem Team, von demselben faktischen Ausgangspunkt aus zu arbeiten und deine Geschäftsanforderungen zu unterstützen.

1. Standardisierung und Synchronisierung von Kerndaten 

Teams, die mit abgekapselten Daten arbeiten, stehen oft widersprüchlichen Formaten und Metriken gegenüber, was die gemeinsame Abstimmung bei zentralen Entscheidungen erschwert. Maßnahmen für die Standardisierung und Synchronisierung können dieses Problem lösen.

Die Standardisierung dient dazu, Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches Format zu bringen, während die Synchronisierung sicherstellt, dass jedes System diese standardisierten Werte widerspiegelt. 

Beide Prozesse müssen auf deine Kerndaten angewendet werden, die sich in 2 Typen einteilen lassen:

• Essenzielle Daten: Datensätze, die dein Unternehmen für strategische Entscheidungen nutzt, etwa Insights aus Verbraucher- und Produkttests beim Eintritt in einen neuen Markt.  

• Häufig verwendete Daten: operative und analytische Datensätze, auf die deine Teams häufig zugreifen, um interne Vorgänge zu optimieren und die Customer Experience zu bereichern. Beispiele hierfür sind Kundenverhaltensdaten in Echtzeit, die Support-Teams dabei helfen, schnell einzugreifen und Probleme zu beheben.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, um deine Daten in ein standardisiertes und synchronisiertes Format zu bringen. Idealerweise solltest du allerdings bereits während der Datenerfassung mit einem der folgenden Schritte anfangen:

Erstelle ein Datenlexikon

Eine hervorragende Möglichkeit, um Daten zu standardisieren und für Konsistenz zu sorgen, ist die Erstellung eines Datenlexikons – also eines Dokuments, das die Elemente innerhalb eines Datensatzes definiert. 

Data-Teams sind meist für den Aufbau der Struktur eines Datenlexikons verantwortlich, am besten in einer Backend-Datenbank, damit es sich automatisch an tatsächliche Daten anpasst.

Und um für durchgehend korrekte und aktuelle Informationen zu sorgen, werden sie die Eigentümer und häufigen Nutzenden der Daten zurate ziehen müssen – darunter Teams aus Vertrieb, Marketing und Produktmanagement –, um zu erfahren, wie diese zentrale Begrifflichkeiten aus ihrem Bereich definieren, was genau sie messen und wie sie berechnet werden. 

Hier ein Beispiel für einen Business-Fachbegriff:

Die Data-Teams übersetzen Business-Fachbegriffe anschließend in technische Regeln, z. B. Datentyp (Zahl, mit zwei Dezimalstellen), Größe (bis zu zwölf Ziffern) und Format (Währung in US-Dollar, mit 2 Dezimalstellen). Entwicklerteams wiederum setzen diese Regeln in der Datenbank durch und validieren sie entlang der gesamten Datenpipeline.

Setze ein Schema entlang deiner gesamten Datenpipeline durch

Schemas sind ein weiterer grundlegender Teil der Standardisierung. Sie gewährleisten, dass deine Daten während der gesamten Pipeline mit erwarteten Strukturen konform bleiben. Das bedeutet, dass Datensätze während der Erfassung, Transformation und sogar beim umgekehrten ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) stets die richtigen Informationen beinhalten sollten (mehr zu ETL in der nächsten Strategie).

So wird verhindert, dass Teams und Tools inkompatible Strukturen bilden, die eine der Hauptursachen für Informationssilos sein können.

Lege deine Stammdaten fest

Um einen Standard dafür festzulegen, was als „Wahrheit“ gilt, und um gleichzeitig Datensilos abzubauen, sollte eine Masterdatei für Stammdaten gespeichert werden, die sich selten ändern, z. B. Kundeninformationen, Produktdetails und finanzielle Informationen. 

Sobald die Stammdaten vorliegen, kannst du Updates über verschiedene Softwaresysteme hinweg – darunter Plattformen für das CRM (Customer Relationship Management) und das ERP (Enterprise Resource Planning) – synchronisieren. So werden selbst einfache Aktualisierungen, z. B. die Abmeldung eines Nutzenden von E-Mails, flächendeckend widergespiegelt, was Frustrationen und Vertrauensverlusten vorbeugt.

2. Optimiere deinen Tech-Stack – baue ein Data Warehouse auf

Daten aus verschiedenen Quellen – etwa Bestandsverwaltungssystemen, Experience-Intelligence-Plattformen und Vertriebs- und Marketingdatenbanken – sollten an einem gemeinsamen Ort zusammengeführt werden: in einem Data Warehouse. 

Der Datenverarbeitungsprozess namens ETL (Extract, Transform, Load = Extrahieren, Transformieren, Laden) macht es für solche Quellen möglich, Informationen direkt in dieses Data Warehouse zu übermitteln. Ein derartiges zentrales Repository kann sowohl strukturierte Daten (Kundenlisten und Tabellenkalkulationen) als auch unstrukturierte Daten (XML- und Videodateien) speichern.

Zeit, Datensilos zu vergessen. Hier können Teams auf saubere und konsistente Daten für Business-Intelligence-Berichte (BI-Berichte), Datenvisualisierungen und prädiktive Analysen, basierend auf maschinellem Lernen, zugreifen.

💡 Schon gewusst? Data Warehouses sind ein grundlegender Bestandteil eines modernen Daten-Tech-Stacks. Dank ihrer Kosteneffizienz und Skalierbarkeit sind cloudbasierte Lösungen wie Snowflake, BigQuery und Databricks heute beliebter als On-Premise-Lösungen.

So baust du deinen Daten-Stack auf

Das Durchbrechen von Datensilos beginnt mit dem richtigen Fundament. Eine deiner ersten Überlegungen sollte sein, ob dein Datenerfassungstool – also das Tool, das dir hilft, deine Daten zu sammeln und an einem zentralen Ort zu importieren – mit den SaaS-, Banking- oder E-Commerce-Produkten kompatibel ist, die deine Teams täglich nutzen.

Der nächste Schritt: alles dokumentieren, von Abhängigkeitsverhältnissen und Konfigurationen bis hin zu sogenannten „goldenen Datensätzen“ (also maßgeblichen Datenquellen) und Service-Accounts (nicht menschliche Konten, die für automatisierte Aufgaben wie für den Zugriff auf Cloud-Daten oder den Betrieb von Datenbanken verantwortlich sind). Kombiniere dies mit einer Versionsverwaltung, um eine lückenlose Änderungshistorie zu wahren und so deine Teams stets auf dem gleichen Stand zu halten.

Was gehört in einen Daten-Stack?

Sobald du die Tools und Systeme dokumentiert hast, die du brauchst, solltest du deine Dateninfrastruktur überprüfen, um festzustellen, was fehlt. Stelle sicher, dass mindestens die folgenden Komponenten vorhanden sind: 

• Datenquellen: Sende CRM-Daten von Plattformen wie Salesforce und HubSpot, Verhaltens-, Performance- und Fehlerdaten von Contentsquares Feature Data Connect.

⚡ Profi-Tipp: Mit Data Connect kannst du Daten auch in großem Umfang mit deinem Data Warehouse synchronisieren. Ob es sich um die Produktnutzung, die Kundenzufriedenheit oder das Experience Monitoring handelt: Die Datensätze landen sauber, strukturiert und reguliert in deinem zentralisierten Data Repository.

Data Connect lässt sich zudem mit deinem restlichen Tech-Stack integrieren, um deine Analytics zu verbessern und fundiertere Entscheidungen zu fördern. Die Kombination mit anderen Datenquellen in einem zentralen Data Warehouse eröffnet neue Use Cases, darunter AI- und Machine-Learning-Modelle (ML) zur Abwanderungsprognose und Anomalieerkennung.

• Tools für die Datenintegration: Extrahiere Rohdaten aus der Quelle, transformiere sie, indem du sie bereinigst, verknüpfst und formatierst, und lade sie schlussendlich mit Tools wie AWS Glue, Azure Data Factory und Apache Airflow in das Data Warehouse.

• Business-Intelligence-Tools (BI-Tools): Untermauere strategische Entscheidungen anhand von Daten, die mithilfe von Software wie Tableau und Microsoft Power BI gewonnen werden.

• Dashboard- und Visualisierungstools: Erhalte endlich das Gesamtbild zu deiner Digital Analytics Performance mit Dashboards von Contentsquare oder mit Looker Studio.

Erstelle gemeinsam nutzbare Dashboards in Contentsquare

3. Richte deine Reverse-ETL-Pipeline ein.

Während es bei ETL darum geht, Daten in dein Data Warehouse zu übertragen, bewirkt Reverse ETL bzw. die umgekehrte Datenaktivierung das Gegenteil: Sie ermöglicht dir, saubere, strukturierte Daten an die Tools zurückzusenden, die deine Teams regelmäßig verwenden.

Dadurch gelangen Analyse-Insights direkt zu den Teams, die sie am dringendsten brauchen. Marketingfachkräfte nutzen Produktnutzungs- und Verhaltensdaten, um zielgerichtete, personalisierte Kampagnen zu gestalten. Produkt- und UX-Teams greifen auf Kundenlisten zu, um In-App-Erlebnisse perfekt auf besonders wertvolle Segmente zuzuschneiden. 

So richtest du deine Reverse-ETL-Pipeline ein:

• Wähle die richtigen Tools für die Integration: Richte sie nach deinen Setup-Anforderungen und Prioritäten aus: spezielle Reverse-ETL-Plattformen für eine schnelle und wartungseffiziente Option, Change-Data-Capture-Tools (CDC-Tools) für die Echtzeit-Synchronisierung und nutzerdefinierte Skripte und APIs (Application Programming Interfaces) für Flexibilität und die Einbeziehung von Datenquellen, die sich nicht direkt mit deinem Reverse-ETL-Tool integrieren lassen.

• Priorisiere Use Cases mit starkem Impact: Identifiziere, was einen unmittelbaren Mehrwert für die Teams, die dies am dringendsten benötigen, bereitstellen würde.

• Einrichten, testen, skalieren: Stecke ab, wie Daten von deinem Data Warehouse zu deinen operativen Tools fließen werden. Erstelle deinen ersten Datenstrom mit den korrekten Quelldaten, Transformationen, Ziel-Targeting und Triggern. Überwache die Performance und passe Trigger oder Transformationen entsprechend an.

• Sichere deine Daten: Sorge für Datenverschlüsselung, allgemeine Zugriffskontrollen und Authentifizierungsmaßnahmen sowie für zusätzliche Sicherheitsvorkehrungen während der Übertragung und Speicherung.

• Pflege und Kommunikation: Definiere laufende Wartungs- und Supportprozesse und vergiss nicht, die Stakeholder darüber zu informieren, dass sie ebenfalls auf die Daten, die sie brauchen, über das Data Warehouse zugreifen können.

⚡ Profi-Tipp: Nicht ganz sicher, welche Daten du in deinem ersten Datenstrom verwenden sollst? Beginne mit Verhaltensanalysedaten, etwa mit Session Replays, Heatmaps und Journeys – ganz gleich, ob sie von Web- oder Mobilgeräten stammen. 

Indem du diese Insights in die alltäglichen Tools deiner Teams einfließen lässt, kannst du Reibungs- und Engagement-Punkte aufdecken. So verstehst du die Beweggründe für das Verhalten deiner Kund:innen besser und kannst ihre digitalen Experiences gesichert optimieren.

Kein Grund, zwischen verschiedenen Tools hin- und herwechseln: In Contentsquare kannst du dir Heatmaps anzeigen lassen und anschließend zu den dazugehörigen Session Replays springen, um eine tiefergehende Analyse durchzuführen

4. Kontrolliere regelmäßig deine Datenintegrität

Das Testen der Datenintegrität ist ein Prozess zur systematischen Bewertung der Qualität, Korrektheit, Konsistenz und Vollständigkeit deiner Daten. Es stellt sicher, dass deine Daten vertrauenswürdig und zweckdienlich bleiben.

Generell konzentriert sich diese Kontrolle auf 2 Arten von Datenintegrität:

• Physische Integrität: Hier geht es um die Erkennung physischer Fehler oder Beschädigungen deiner Hardware- bzw. IT-Infrastruktur. Das umfasst Integritätsprüfungen von Festplatten, Datenübertragungstests, Validierungen der Datensicherung und ‑wiederherstellung sowie die Identifizierung von beschädigten Daten.

• Logische Integrität: Hier bei geht es um das Sicherstellen, dass all deine Daten einer intakten Logik folgen und dass alle Abhängigkeitsverhältnisse oder Beziehungen zwischen Datenpunkten deinen festgelegten Regeln entsprechen. Gängige Arten von Tests prüfen die Domänenintegrität, die Entitätsintegrität, die referenzielle Integrität, die logische Konsistenz und die Vollständigkeit deiner Daten.

Um mit dem Testen zu beginnen, solltest du diesen Schritten folgen:

• Ziele und Anforderungen festlegen: Identifiziere deine kritischen Datensätze, priorisiere Schwerpunkte (z. B. Risiko und Compliance) und arbeite mit allen Stakeholdern zusammen, um Integritätsparameter für deine Daten zu definieren und zentrale Metriken zu ermitteln.

• Tests entwerfen und implementieren: Erstelle umfassende Tests über alle Detailliertheitsniveaus hinweg. Nutze hierzu verschiedene Testtechniken und integriere diese in deine Datenpipeline.

• Geeignete Tools und Technologien auswählen: Setze Plattformen ein, die speziell zum Zwecke von Datenqualität, Datenintegration und Business Intelligence konzipiert wurden.

• Prüf- und Korrekturprozesse einrichten: Weise Zuständigkeiten für das Erkennen, Kategorisieren und Beheben von Fehlern zu und führe ein zentrales Protokoll darüber, um Probleme und Ergebnisse zu tracken.

• Eine Kultur der Datenintegrität fördern: Bleib informativ und kläre deine Stakeholder darüber auf, warum die Datenintegrität wichtig ist. Ermutige sie zu regelmäßigen, kontinuierlichen Kontrollen.

⚡Profi-Tipp: Bringe technische, aber auch nicht technische Probleme ans Licht, bevor sie in Silos untergehen.

Mit den Fehlerprotokoll-Features von Contentsquare kannst du Probleme erkennen und beheben, die andernfalls Kosten verursachen oder das Kundenvertrauen beeinträchtigen könnten. Du kannst Fehler sogar mit Session Replays oder Voice of Customer (VoC) verknüpfen, um mehr Kontextinformationen zu erhalten und darauf aufbauend deine nächsten Schritte zu planen.

5. Investiere in eine All-in-One-Plattform

Eine All-in-One-Plattform zu finden, die allen Teams eine einheitliche Sicht auf die Customer Experience bietet, ist ein entscheidender letzter Schritt zur Beseitigung von Datensilos. Die besten Plattformen ermöglichen die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und eröffnen so unterschiedlichen Teams und Entscheidungsträgern eine 360-Grad-Perspektive.

Dank Contentsquares vollumfänglicher Experience-Intelligence-Plattform erhalten alle Mitarbeitenden Zugriff auf dieselben Verhaltens-, Performance- und Fehlerdaten. Teams können nahtlos zwischen den folgenden 4 Kernprodukten hin- und herwechseln und die dazugehörigen Insights miteinander in Verbindung bringen: Experience Analytics, Product Analytics, Experience Monitoring und VoC. Das ermöglicht ihnen, sich effektiv zu vernetzen und gemeinsam auf die gleichen Business-Ziele hinzuarbeiten. 

Hier sind die zentralen Merkmale, auf die du bei einer vereinheitlichenden Plattform achten solltest:

1. Dashboards

Erstelle präzise Analyse-Dashboards zu Echtzeitdaten, die funktionsübergreifende Teams jederzeit nutzen können. Die Dashboards von Contentsquare bieten eine einheitliche Perspektive auf Metriken, die in ihre gemeinsamen OKRs (Objectives and Key Results) einfließen, wodurch duplizierte Daten vermieden und der manuelle Berichtsaufwand reduziert wird. 

2. Kollaborative Features

Überwinde Datensilos mit Funktionen wie Shared Replays und Save Collections, die in Contentsquares Feature Session Replay verfügbar sind. Damit können mehrere Teams auf dieselben visuellen Daten zuzugreifen und aus ihnen Insights gewinnen.

3. AI-basierte Insights 

Man muss keine Fachkraft für Datenanalysen sein, um mit der AI von Contentsquare, Sense, präzise und umsetzbare Insights zu erhalten. Die Funktion AI für Teams ermöglicht es allen, Muster zu erkennen, Anomalien aufzuspüren und versteckte Chancen in deinen Daten ans Licht zu bringen. Auf diese Weise kannst du zugleich angemessen auf die gewonnenen Insights reagieren – unabhängig von deiner Datenkompetenz und der Data Maturity deines Unternehmens.

Die Geschwindigkeit und Flexibilität von Sense verschaffen dir einen Wettbewerbsvorteil in Branchen, bei denen es gerade darauf ankommt, möglichst schnell digitale Prozesse zu optimieren, Conversion-Raten zu verbessern und Fehler zu beheben. Denke etwa an die Bereiche E-Commerce, Bankwesen, SaaS, Reise- und Gastgewerbe sowie Gastronomie.

Schöpfe das Potenzial deiner Daten voll aus

Vereinheitlichte Daten maximieren das Gesamtpotenzial deiner Daten, Teams, Tools und Systeme. Das geht mit weitreichenden Auswirkungen auf dein komplettes Unternehmen einher: stärkere Zusammenarbeit, sicherere Entscheidungsfindung und besser vernetzte Experiences. 

Die Vorteile werden nach und nach auch deine Kund:innen über optimierte digitale Journeys, personalisierte Kampagnen sowie verbesserte Produkte und Services zu spüren bekommen – und all dies kurbelt letztendlich dein Geschäftswachstum an.

FAQs zu Datensilos